梯度下降法（英語：gradient descent）是乙個一階最優化演算法。 要使用梯度下降法找到乙個函式的區域性極小值，必須向函式上當前點對應梯度（或者是近似梯度）的反方向的規定步長距離點進行迭代搜尋。如果相反地向梯度正方向迭代進行搜尋，則會接近函式的區域性極大值點；這個過程則被稱為梯度上公升法。梯度下降法的搜尋迭代示意圖
缺點：靠近極小值時收斂速度減慢；直線搜尋時可能會產生一些問題；可能會「之字形」地下降。
梯度下降法公式
θ i=
θi−α
∂∂θi
j(θ0
,θ1.
..,θ
n)\theta_i = \theta_i - \alpha\fracj(\theta_0, \theta_1..., \theta_n)
θi=θi
−α∂
θi∂
j(θ
0,θ
1..
.,θn
)梯度下降法演算法過程：
導數，是對含有乙個自變數的函式進行求導。偏導數，是對含有兩個自變數的函式中的乙個自變數求導。
梯度下降法和隨機梯度下降法
批量梯度下降法 batch gradient descent 在更新引數時使用所有的樣本來進行更新 隨機梯度下降法 stochastic gradient descent 求梯度時沒有用所有的m個樣本的資料，而是僅僅選取乙個樣本j來求梯度。小批量梯度下降法 mini batch gradient d...
梯度下降法
梯度下降法 是乙個一階 最優化演算法 通常也稱為 最速下降法 我之前也沒有關注過這類演算法。最近，聽史丹福大學的機器學習課程時，碰到了用梯度下降演算法求解線性回歸問題，於是看了看這類演算法的思想。今天只寫了一些入門級的知識。我們知道，函式的曲線如下 程式設計實現 c code cpp view pl...
梯度下降法
回歸 regression 梯度下降 gradient descent 發表於332 天前 技術,科研 被圍觀 1152 次 前言 這個系列主要想能夠用數學去描述機器學習，想要學好機器學習，首先得去理解其中的數學意義，不一定要到能夠輕鬆自如的推導中間的公式，不過至少得認識這些 式子吧，不然看一些相關...